{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![title](1.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#####     the test accuarcy is: 0.9732  运行结果显示网络在验证集上达到97%的准确率,结果中的 ckpt文件就是由saver保存的中间的结果的文件，logs是保存summary的目录"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![title](2.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 结果分析及心得体会\n",
    "##### 1）显示1.0 由于样本少，因此显示全部预测正确，在实际中可以增加样本量，多走几步；\n",
    "##### 2）网络更高效的运行，多个数据会被组织成一个batch送入网络；\n",
    "##### 3）由于数据输入全连接网络，而全连接输入是一维的因此需要展开到1维，然后才能送入全连接网络；\n",
    "##### 4）对特征添加一个dropout，丢弃特征中的某些数据，这样可以减少过拟合的可能性；\n",
    "##### 5）增大减小学习率，不同优化器进行训练会发生变化；\n",
    "##### 6）saver 可以将训练参数保存在文件，这样下次可以继续训练而不用重新加载，使用saver保存的中间参数需要新建tf的运算核心，这么做可以提升效率。"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
